Introdução em ambientes abertos, como por ex...introdução em ambientes abertos, como por exemplo a internet, recursos e serviços podem ser disponibilizados e removidos a qualquer instante. um determinado serviço pode depender de diferentes tipos de recursos e/ou de outros serviços, de natureza diversa, talvez fornecidos por entidades não confiáveis, para ser concluído. por outro lado, a evolução da internet caminha também na direção de dispor, cada vez mais, de um amplo espectro de conhecimento, que se aproxima da ideia de conhecimento de senso comum, que no entanto se apresenta de forma bastante heterogênea. esta classe de ambientes, mapeada para sistemas multiagente (sma), demanda que os agentes envolvidos tenham que escolher como, com quem e quando interagir, e de onde extrair, ou obter, conhecimento. embora as decisões deste tipo sejam individuais para cada agente, os comportamentos e as características do ambiente e de suas entidades não podem ser ignorados. em um sentido amplo, a pesquisa em sma divide-se em nível individual e coletivo ou social. a primeira se foca nos próprios agentes, e seus mecanismos de percepção, de revisão de crenças e de deliberação. a segunda visa os mecanismos e modelos de comunicação e colaboração [1]. neste contexto, dentre as pesquisas atuais em nível individual destacam-se aquelas que propõem diferentes arquiteturas de agente para lidar com a aquisição e manutenção de conhecimento dos agentes e com os processos deliberativos, levando em conta o ambiente aberto e heterogêneo em que os agentes estão inseridos, com destaque na questão do tratamento dos aspectos de reputação e confiança, bem como das emoções no processo deliberativo dos agentes. enquanto que reputação e confiança foca em como escolher com quem interagir, o tratamento das emoções preocupa-se em aprimorar a tomada de decisão. nos modelos computacionais que utilizam sistemas multiagente, em uma abordagem de agentes cognitivos ou deliberativos, na chamada arquitetura bdi, as crenças (beliefs) representam o conhecimento do agente sobre o mundo, os desejos (desires) são estado motivacional do agente, e as intenções (intentions) constituem a sua componente deliberativa [2]. o modelo e-bdi adiciona um componente emocional ao modelo bdi, que pode influenciar em diversas etapas do raciocínio, uma vez que as percepções dos estados internos dos agentes [3]. neste modelo, as emoções também assumem um papel central, compondo impressões sobre eventos e interações. estas impressões se tornam crenças e são usadas nos processos de estimativa da confiança. neste sentido, as emoções influenciam e são influenciados pelas crenças e, consequentemente, todo o ciclo de raciocínio do agente é afetado por elas. o problema da escolha dos parceiros e fontes de conhecimento pode ser tratada com base em uma medida de confiança entre os agentes. a maioria dos modelos de confiança e reputação apresentados na literatura, no entanto, ignoram o estado emocional no momento de decidir qual o agente para interagir. já o problema de lidar com aquisição de conhecimento público a partir de bases de conhecimento heterogêneas pode ser resolvido com o emprego de ontologias e técnicas oriundas da chamada web semântica. no entanto, conciliar as formas de representação de conhecimento externo ao agente, geralmente expresso através de lógica descritiva, ou ainda lidar com interfaces com usuários mais complexas, como o uso de técnicas de realidade virtual, por exemplo, com os mecanismos de representação de crenças não é uma questão trivial. esta pesquisa é motivada pela busca de modelos de sistemas multiagente, nos quais utiliza-se uma proposta de modelo de agente como um sistema multicontexto, que integra diferentes abordagens de representação para as diferentes dimensões dos agentes tais como lidar com suas crenças frente às percepções do ambiente, bem como lidar com emoções e confiança em um modelo bdi, a fim de agregar a confiança como parte do ciclo de raciocínio do agente. um sistema multi-contexto (smc) é um framework que possibilita que diferentes componentes teóricos (contextos) sejam definidos e inter-relacionados [4]. na modelagem de agentes como smc, um contexto é construído com uma única lógica e suas teorias, com a finalidade de representar uma unidade principal da arquitetura e regras de ponte são regras de inferências que relacionam fórmulas de diferentes unidades [5] emerge deste contexto a seguinte pergunta de pesquisa: como desenvolver aplicações baseadas em sistemas multiagente em ambientes abertos e heterogêneos contemplando os aspectos de diversidade de sistemas de representação de conhecimento, de interfaces homem-máquina-ambiente e fonte de dados e serviços com diferentes graus de comprometimento dos fornecedores envolvidos objetivos o objetivo geral desta pesquisa é, portanto, integrar o tratamento de crenças, desejos e intenções dos agentes, em um sistema multicontexto que permita considerar revisões de crenças em ambientes abertos e heterogêneos, levando em conta aspectos como a confiança e emoções no processo de raciocínio e deliberação de agentes. decorrendo disto, são definidos os seguintes objetivos específicos: objetivos específicos - analisar as implementações bdi e e-bdi encontradas na literatura; - avaliar o estado da arte referente aos modelos de agente baseados em multicontexto; - desenvolver um modelo deliberativo sobre crenças obtidas a partir de um ambiente aberto e heterogênceo; - discriminar os modelos computacionais de emoções confiança encontrados na literatura; - avaliar a influência de modelos computacionais de emoções em tomada de decisão; - integrar o tratamento de emoções ao modelo bdi com confiança desenvolvido; - validar o modelo proposto em um ambiente multiagente aberto. metodologia este trabalho é considerado uma pesquisa aplicada, pois tem como objetivo gerar conhecimentos para aplicação prática, dirigidos à solução de problemas específicos. é uma pesquisa exploratória pois envolve a realização de diferentes estudos de caso para desenvolver um modelo de arquitetura de agentes baseados em multicontexto. o desenvolvimento deste trabalho está dividido nas seguintes etapas: 1. fundamentação teórica: é feita uma revisão bibliográfica, da área de agentes inteligentes e pedagógicos, e de ambientes virtuais de aprendizagem. após esta etapa se tem o embasamento teórico necessário para propor o desenvolvimento de um tutor inteligente para ambientes virtuais de aprendizagem, resultando em ambientes inteligentes de aprendizagem. 2. revisão do estado da arte: é feita uma pesquisa sistemática com a finalidade de conhecer os trabalhos desenvolvidos, relacionados com tema desta pesquisa, para conhecer o que já foi desenvolvido e o que ainda falta desenvolver. 3. elaboração do modelo de agente: é definido o modelo de agente que será aplicado no estudo de caso. 4. implementação do modelo: é feito o desenvolvimento do modelo de agentes. 5. validação do modelo, através da implementação de cenários de aplicação em ambientes abertos heterogêneos, a serem definidos, como estudo de caso. referências [1] michael wooldridge. an introduction to multiagent systems. john wiley & sons, 2009 [2] anand s rao, michael p georgeff, et al. bdi agents: from theory to practice. in icmas, volume 95, pages 312–319, 1995. [3] mihaela-alexandra puica and adina-magda florea. emotional belief-desire-intention agent model: previous work and proposed architecture. international journal of advanced research in artificial intelligence, 2(2):1–8, 2013 [4] fausto giunchiglia and luciano serafini. multilanguage hierarchical logics, or: how we can do without modal logics. artificial intelligence, 65(1):29–70, 1994. [5] ana casali, lluís godo, and carles sierra. a graded bdi agent model to represent and reason about preferences. artificial intelligence, 175(7):1468–1478, 2011.